摘要:借助华为鲲鹏BoostKit虚拟化使能套件(简称鲲鹏BoostKit虚拟化),可减速迈向云计算之旅。本次KAE减速引擎让数据加密更平安直播将介绍鲲鹏BoostKit减速库全景,基于BoostKit减速库在WEB、大数据和分布式存储等典型利用场景的性能优化实际。

本文分享自华为云社区《【云驻共创】鲲鹏利用使能套件之KAE减速引擎让数据加密更平安》,作者: 考过IE励志当攻城狮 。

前言和导读:

华为鲲鹏BoostKit虚拟化使能套件介绍:

现如今,从应用数字技术的企业转型为数字企业,是寰球各行各业都面临着的挑战。应用程序现代化是数字转型的外围,助力企业吸引客户,赋能员工,优化经营,改良产品。作为数字化转型的IT基础设施,云计算技术近年来倒退飞速,尤其是随着虚拟化、云服务、容器等技术的疾速倒退,企业数字化转型的过程也因为云计算技术的倒退而大大受害。云计算的一直变革,很大水平上也是因为开源技术与生态的飞速发展,以QEMU-KVM、OpenStack、Docker、Kubernetes为代表的开源云计算技术,突破了已经关闭低效的“烟囱”式算力架构,一直的丰盛IT基础设施,助力用户利用朝着更麻利、更高效的方向进化,大步迈向数字化转型。

借助华为鲲鹏BoostKit虚拟化使能套件(简称鲲鹏BoostKit虚拟化),可减速迈向云计算之旅。本次KAE减速引擎让数据加密更平安直播将介绍鲲鹏BoostKit减速库全景,基于BoostKit减速库在WEB、大数据和分布式存储等典型利用场景的性能优化实际。

减速库介绍:

减速库能够联合计算机体系结构,通过扭转软件代码的数据结构和算法,晋升根底软件库的计算效率;也能够利用计算机芯片多样性,通过软件开发,充分发挥专有芯片高性能的特点,晋升特定畛域根底性能的计算效率。

减速库问题:

兔子滋生问题:设有一对新生的兔子,从第三个月开始他们每个月都生一对兔子,新生的兔子从第三个月开始又每个月生一对兔子。按此法则,并假设兔子没有死亡,1年后共有多少个兔子?10年后,又如何?

从上述问题能够看出,算法的效率会影响性能,影响性能软件的因素还有很多。而鲲鹏减速库去做的事就是找出这些影响软件性能的因素并进行性能的调优。从这个问题,咱们就引出了减速库的意义。

为什么要做减速库(1)

1.减速库晋升软件计算效率

CPU的计算速度快了,是否就不须要减速库了呢? 当然不是!

体育运动中,所有运动员的谋求是更高,更快,更远,而IT产业谋求更快,更便宜。纯正的晋升硬件计算能力并不能达到疾速解决问题的目标,必须依附软件算法扭转执行效率能力真正的晋升计算速度。

因此,体现在用户界面的更快,更便宜,就必须通过最佳的软件实现(减速库)将硬件的最佳性能体现进去,提供最好的服务。

尤其以后CPU倒退遭逢瓶颈的状况下,更是如此。

为什么要做减速库(2)

2.减速库重构摩尔定律

摩尔定律的生效,会带来什么样的影响呢?

摩尔定律是随着技术的倒退,逐步开发机器的算力。使得计算机的算力放弃肯定速率的疾速减少。然而近些年来,在以后的技术背景下,计算机的解决能力遇到了倒退瓶颈,计算机的解决能力不可能再始终放弃疾速减少,而对咱们就意味着性价比升高了。

咱们发现,即便是并发的状况下,硬件资源的利用率依然是晋升的,这就须要咱们通过软件的形式,通过软件来联合硬件的一些个性来重构摩尔定律。让它依然以线性的速度快速增长。

那么,有没有方法改良呢?

◆硬件多样性给咱们带来重构摩尔定律的可能;

◆硬件多样性给咱们带来重构摩尔定律的可能;计算能力的充分利用也是重要途径。

为什么要做减速库(3)

  1. 减速库是系统工程的办法之一

IT零碎中任何组件或模块都不是独立存在的,而是互相协同造成一个整体,而软件则在其中起到了巨大作用。比方:

◆单核CPU时代,如果呈现阻塞性工作,CPU就会处于期待阶段,CPU的算力就会被节约,多线程技术利用工夫片划分,将CPU的能力充分发挥,这是软件技术;

◆多核CPU时代,多线程如何充分利用多核,也得须要软件调度,方能无效运行;

◆多路CPU时代,则须要通过软件思考CPU与内存的协同,无效利用多个CPU,内存等资源;

◆当然多线程也并不能充分发挥CPU的能力,还须要可能确保软件实现的代码,在CPU执行时,流水线真正流动起来。

一、鲲鹏BoostKit减速库全景

1.1 鲲鹏减速库最佳解决方案

减速库实际上更偏差底层,介于硬件资源和解决方案之间。隶属于根底软件这一层,对上利用于各种解决方案,比方大数据、分布式存储、数据库等等这些解决方案。从而撑持这些解决方案于政府、运营商、金融等其余畛域。对下能够适配支流的操作系统比方openEuler、CentOS等等,通过充分发挥硬件的能力,或者内嵌于操作系统,以及独自作为一个函数库去撑持解决方案,晋升解决方案的性能,最终晋升客户的性价比。也就是说不须要去始终减少这个硬件的配置,始终加购硬件资源晋升计算机的性能。

1.2 鲲鹏BoostKit是什么?

鲲鹏利用使能套件BoostKit,开释倍级性能劣势

BoostKit是部署在鲲鹏整机(服务器)环境之上,往上搭建的一个全栈优化的使能套件。具体构造如下图所示:

硬件是算力供应,软件的性能是一种算力的开释。如何充沛开释硬件算力潜能,实现应用软件的极致性能,是以后业界面临的次要挑战之一。

1.3 鲲鹏Boostkit八大利用场景

鲲鹏利用使能套件 BoostKit,开释倍级性能劣势,提供八大场景化利用使能套件:大数据、分布式存储、数据库、虚拟化、ARM原生、Web/CDN、NFV和HPC。

目前鲲鹏BoostKit已利用于重点行业的外围业务场景,帮忙客户利用获得显著的性能减速成果。例如咱们在广东政务云的利用实际中,采纳的就是鲲鹏BoostKit使能套件在鲲鹏平台上,通过华为云平台,国产数据库的全栈优化,实现利用反对库查问性能,晋升15%以上;在银行的外围利用零碎实际中,鲲鹏BoostKit对于鲲鹏服务器+河汉麒麟服务器操作系统V10,国产数据库全面优化,晋升账单查问性能30%,曾经上线并服务于十万以上的用户。

将来,咱们将继续与各行业客户、搭档一起基于鲲鹏BoostKit减速各行业的业务软件,进行继续的业务计划翻新。当然,华为鲲鹏BoostKit的翻新也不止这八大利用场景,其余的利用场景咱们也能够一起独特探讨。

鲲鹏减速库整体介绍:

鲲鹏减速库:对软件根底库做深度性能优化,构建常用软件库在鲲鹏平台上的性能竞争力,硬件加速+软减速库,现已实现18个减速库,是基于鲲鹏平台指令优化和软硬件联合的减速技术。

备注:KAE (Kunpeng AcceleratorEngine)鲲鹏减速引擎;HPRE(High Performance RSA Engine)高性能RSA减速引擎;SEC(Security Engine)硬件安全减速引擎。

华为鲲鹏计算减速库是华为公司围绕鲲鹏处理器进行性能优化后的软件汇合的统称,鲲鹏BoostKit减速库提供基于ARM指令深度优化和基于鲲鹏KAE(鲲鹏硬件加速引擎)开发的减速库,笼罩零碎库、压缩、加解密、媒体、数学库、存储、网络等7类减速库,为大数据加解密、分布式存储压缩、视频转码等利用场景提供高性能减速。

1.压缩

应用鲲鹏硬件加速模块或鲲鹏指令对业界支流的开源压缩库进行性能优化。

2.加解密

应用鲲鹏硬件加速模块及鲲鹏指令对OpenSSL库进行性能优化,反对硬减速与指令减速的主动协同、应用逻辑无需批改即可应用加解密减速库。

3.零碎库

基于鲲鹏微架构特点,应用鲲鹏指令对系统通用的根底库进行性能优化,以及x86平台的指令函数映射到鲲鹏平台的公共模块。

4.媒体

基于鲲鹏减速指令提供高性能媒体原语库及视频编解码库。

5.数学库

基于鲲鹏微架构特点以及鲲鹏减速指令,提供罕用的高性能根底数学库。

6.存储

采纳高速缓存盘配合高效的预取算法,晋升零碎存储IO性能,进而晋升存储IO密集型场景的整体性能。

7.网络

基于鲲鹏架构特点,提供TCP/IP和OVS网络减速技术。

二、鲲鹏BoosKit减速引擎介绍

2.1 鲲鹏BoostKit KAE减速引擎介绍

鲲鹏减速引擎是基于鲲鹏920处理器提供的硬件加速解决方案,蕴含了KAE加解密和KAEzip,别离用于减速SSL/TLS利用和数据压缩,能够显著升高处理器耗费,进步处理器效率。此外,减速引擎对应用层屏蔽了其外部实现细节,用户通过OpenSSL、zlib标准接口即能够实现疾速迁徙现有业务。

面向社区开源使能:

➢兼容OpenSSL和Zlib标准接口, 应用层调用逻辑无需调整,应用简略

➢基于华为自研UACCE加速器内核框架, 防止传统内核调用形式的门路损耗

➢驱动在鲲鹏社区开源,用户下载源码自行编译应用

➢反对SR-IOV直通,反对虚拟化&容器场景下硬件加速

2.2 鲲鹏BoostKit KAE减速引擎使能

KAE使能及调用流程:

  1. BMC子系统治理KAE减速零碎的License,当零碎初始化时,BMC将License传递给BIOS零碎。
  2. BIOS子 零碎解析License信息,并依据解析后果对芯片减速子系统进行使能管制,并上报加速器ACPI表到内核。
  3. 下层利用基 于OpenSSL/zlib减速库调用鲲鹏减速引擎, 并通过寄存器操作调用芯片减速子系统。

2.3 鲲鹏BoostKit KAE技术规格

KAE加解密是鲲鹏减速引擎的加解密模块,应用鲲鹏硬减速引擎RSA/SM3/SM4/DH/MD5/AES算法,联合无损用户态驱动框架,提供高性能对称加解密、非对称加解密算法能力,兼容OpenSSL 1.1.1a及其之后版本,反对同步&异步机制。

目前次要反对以下算法:

• 摘要算法SM3/MD5,反对异步模型。

• 对称加密算法SM4,反对异步模型,反对CTR/XTS/CBC/ECB/OFB模式。

• 对称加密算法AES,反对异步模型,反对ECB/CTR/XTS/CBC模式。

• 非对称算法RSA,反对异步模型,反对Key Sizes 1024/2048/3072/4096。

• 密钥协商算法DH,反对异步模型,反对Key Sizes768/1024/1536/2048/3072/4096。

2.4 鲲鹏BoostKit KAEzip压缩库大数据利用场景

• 某客户原有大数据平台架构基于开源HDP

• 采纳BoostKit KAEzip减速库实现Gzip压缩减速:晋升HDFS压缩性能80%+

• 基于开源HDP大数据平台,整体性能晋升30%+

在“新基建”下,大数据等关键技术高速倒退,对要害参数及相干组件的调整,使作业运行效率达到最优。聚焦大数据查问效率低、性能优化难等挑战,提供大数据组件的开源使能和调优、IO智能预取等根底减速软件包、Spark算法减速库等利用减速软件包,开源openLooKeng查问引擎,晋升大数据分析效率。

理解详情:https://www.hikunpeng.com/dev...

2.5 鲲鹏BoostKit KAE加解密Web利用场景

聚焦Web利用HTTPS连贯性能和Web开源组件可用性等问题,提供开源Web组件使能调优指南,通过使能鲲鹏RSA减速引擎,帮忙客户晋升Web网站的安全性,并实现用户HTTPS拜访的极致体验。

鲲鹏BoostKit Web遵循开放式架构规范,反对所有开源的Web组件,并依据具体Web组件特点,提供了良好的场景适用性。鲲鹏BoostKit Web软件堆栈如下图所示:

鲲鹏BoostKit Web反对所有开源的Web利用,具备装置部署简略,系统配置不便的特点,联合华为鲲鹏920处理器提供的多核架构和鲲鹏减速引擎,可能提供更加卓越的高并发解决能力。次要价值如下:

1.凋谢生态

鲲鹏BoostKit Web对罕用的C/C++/C#、Java、Python、Perl、PHP、Go等语言开发的开源Web利用及框架有较好的反对,同时对西方通和金蝶天燕、中创中间件和宝兰德等商业Web利用也做了适配反对,以后次要实现了如下开源Web利用的移植和调优,已在鲲鹏社区凋谢。

2.高性能

基于华为鲲鹏920处理器提供的鲲鹏减速引擎,能够实现HTTPS协定解决中RSA2048非对称加解密算法的硬件卸载,大幅升高CPU资源占用,HTTPS解决性能相比软件计算晋升1倍,能够开释更多CPU用于业务解决。

基于华为鲲鹏920处理器的多核架构和多核调度优化算法,使得具备高并发、低时延、计算密集特点的Web利用性能晋升显著。

3.应用简略:

装置部署、性能优化简略,运维容易:

简化装置:所有Web组件都提供移植装置领导及一键式装置脚本,装置不便。

性能优化简略:所有Web组件均提供性能调优领导及一键式调优脚本,通过调优能够充分发挥鲲鹏处理器的性能。

4.部署灵便

鲲鹏BoostKit Web反对业内所有装置部署形式:物理机、虚拟机和容器部署,在满足客户灵便的业务需要的同时,提供卓越的计算能力。

三、鲲鹏BoostKit软减速库介绍

3.1 鲲鹏BoostKit软减速库技术规格

BoostKit 可分为三种类别:

ARM 反对的减速库 :开源社区提供 ARM 反对的减速库,在鲲鹏平台实现验证

硬减速库 ( 基于 KAE) :提供当先业界的性能减速能力 ,蕴含 ZIP( 硬减速 - 压缩 ), HPRE( 硬减速 - 非对称加解密 ),SEC( 硬减速 - 对称加解密 )

软减速库 : 基于鲲鹏指令深度优化的减速库 ,并向开源社区凋谢

根底减速软件包:

笼罩4个子系统的性能优化办法、7类减速库和3大优化方向的减速算法。

理解详情:https://www.hikunpeng.com/zh/...

3.2 Hyperscan典型场景性能减速成果

这是一款高性能的正则表达式匹配库,大量高效算法及SIMD指令的应用实现了高性能匹配。基于官网5.2.0版本优化,应用ARM Neon指令减速。应用数据预取、分支预测、构造重排及循环展开等多种优化伎俩实现减速。

利用场景:

[场景1:正则表达式编译预置]

正则表达式规定由集成应用Hyperscan的利用负责配置导入,思考到性能问题,采纳在初始化阶段导入并编译解析并缓存。

[场景2:块模式匹配]

实用于对一-段现成的残缺数据进行匹配,匹配完结即返回后果。

[场景3:流模式匹配]

流模式是网络场景下跨报文匹配设计的非凡匹配模式。

3.3 鲲鹏减速库-压缩库(Snappy/ZSTD/GZIP)性能减速成果

Snappy: Google基于LZ77的思路用C+ +语言编写的疾速数据压缩与解压程序库。

ZSTD: FaceBook开源到压缩库,同时兼顾压缩比、性能的压缩库,压缩比当先传统的deflate算法。

gzip:根底压缩软件,用于文件的无损压缩,基于deflate算法实现。

应用鲲鹏920的CRC以及预取指令,可实现压缩和解压的性能晋升。

放弃snappy/ZSTD/gzip已有接口、 性能规格不变的状况,晋升压缩和解压速度,不会影响各个level的压缩及解压后果。

3.4 鲲鹏BoostKit数学库(Kunpeng Math Library)

KML 是基于华为鲲鹏处理器的高性能数学计算减速库,提供了基于鲲鹏平台优化的数学函数,由根底线性代数库( KML_BLAS )、稠密线性代数库( KML_SPBLAS )、向量运算库( KML_VML )、根底数学库( KML_MATH )、疾速傅里叶变换库( KML_FFT )等五个子库组成,可依据业务需要集成应用。

在保障数学运算精度的同时,KML_FFT基于鲲鹏架构,通过向量化、算法改良,对疾速离散傅里叶变换进行了深度优化,使得疾速傅里叶变换接口函数的性能有大幅度晋升。KML_FFT与开源FFTW相比,性能晋升约有1倍。

狭义上的数学库是指提供高性能标量、矢量计算的数学函数接口库,常见的数学库有英特尔数学内核库(Intel Math Kernel Library,以下简称Intel MKL)及一些开源数学库。鲲鹏数学库(Kunpeng Math Library,以下简称KML)提供了基于鲲鹏平台优化的高性能数学函数。当用户将应用数学库函数的应用程序迁徙到鲲鹏计算平台时,因为不同计算平台或不同数学库的函数定义差异,须要对程序从新适配开发。针对该问题,咱们提供了鲲鹏数学库迁徙指南。

指南中蕴含将Intel MKL中的一些数学库迁徙至KML的步骤(参见Intel MKL迁徙到KML ),包含MKL的VML至KML_VML,MKL的BLAS至KML_BLAS等,同时也蕴含一些罕用库迁徙至KML的步骤(参见其余罕用数学库迁徙到KML )。通过迁徙,用户能够在鲲鹏计算平台取得比个别开源数学库更优的计算性能。

3.5 鲲鹏BoostKit HMPPS信号库

Hyper Media Performance Primitives,华为自研高性能媒体性能原语库,包含图像处理HMPPI函数库以及信号处理HMPPS函数库两个子库,适配多个操作系统,提供函数API,利用于静止跟踪、雷达信号、图像剖析、视频加强、AI减速、医学扫描、通信工程等诸多行业。目前曾经实现信号库HMPPS实现1000+个函数接口开发。

设计规划共约有1700个函数,目前实现1000+个函数接口开发包含以下方面:

  1. 实现了 内存操作与数据校准的性能,内存操作蕴含拷贝、初始化等函数;
  2. 实现了向量的运算操作,包含算术、转换、统计和窗运算等
  3. 提供向量的中值滤波性能
  4. 实现固定向量精度性能,包含求向量元素幕次方性能
  5. 实现信号的疾速傅里叶变换等

3.6 鲲鹏BoostKit HW265视频编码性能数据

HW265 视频编码器是合乎 H.265/HEVC 视频编码标准、基于鲲鹏处理器 NEON 指令减速的华为自研 H.265 视频编码器。它是用于编码合乎高效率视频编码(HEVC/H.265) 规范的影片的开源自由软件及函数库。

• HW265 8bit 标准版实现相比 X86 开源 X265 有 1 ~ 5 倍的性能劣势 。

• HW265 8bit 高清低码版实现均匀 50% 的码率节俭 。

极致压缩 High Quality

3fps, 实用于热门影片 / 短视频等场景

通用编码 Balance

25fs, 实用于 OTT 点播场景

疾速编码 Speed

60fps, 实用于秀场,游戏,在线教育等场景

• HW265 提供视频编码库,可集成到 FFmpeg 开源转码框架中。

• 放弃x265_下层接口、性能规格不变的状况,晋升视频编码速度,不扭转原来各个软件层的框架与逻辑。

• 应用arm v8的Neon矢量汇编指令,对x265的底层算子进行优化,进步整体性能

优化X265转码外围算子,均匀性能晋升13%+

• 代码开源,已回馈开源社区

四、鲲鹏BoostKit IO智能预取介绍

4.1 BoostKit IO智能预取计划介绍

智能预取技术,是指利用小容量的高速存储介质作为缓存盘,把预测可能被拜访到的IO数据提前放入缓存盘中,下次间接从高速缓存中获取数据,能够显著的改善零碎整体的存储IO性能。 鲲鹏 BoostKit分布式存储通过IO智能预取技术,创新性的采纳高速缓存盘配合高效的预取算法,晋升零碎存储IO性能,进而晋升存储IO密集型场景的整体性能,使存储性能晋升20%。

如智能预取用例视图所示,华为Bcache作为虚构块设施驱动运行在Linux内核态,预取引擎acache_ client作为独立过程运行在用户态。

华为Bcache托管了缓存盘与后端主存盘,并对.下层利用提供了统-虚拟存储盘作为拜访入口。

用户的指标零碎装置了华为Bcache与acache client后,须要配置Bcache (缓存盘与后端盘配对)。而后下层利用间接拜访的磁盘存储门路,适配为Bcache设施门路即可。

利用自身无需任何代码批改、编译,对智能预取无感知。

计划背景:

分布式存储、大数据等解决方案中的大量场景,拜访I0存储器(硬盘、SSD) 的性能(带宽提早、IOPS),对整体性能影响显著。

智能预取减速计划,创新性的采纳小容量的高速缓存盘配合高效的预取算法,晋升零碎存储1O性能,进而晋升上述场景的整体性能。

方案设计:

本计划采纳Linux内核虚构块设施驱动华为Bcache加用户态智能预取引擎的整体架构。驱动层与预取引擎松耦合,利用对智能预取整体框架无感知。

4.2 大数据场景I0智能预取部署与典型收益

部署形式:

大数据场景HDFS拜访的底层磁盘设施适配为Bcache设施,缓存盘可抉择Ramdisk与NVME SSD两种介质模式。

硬件配置倡议:

以每节点原生配置12个SATA HDD盘为例,Ramdisk倡议配置12GB (每个HDD配置1GB Ramdisk作为缓存盘),SSD容量倡议配置1个1.6TB NVME SSD。

性能收益小结:

上述性能收益数据采纳根本硬件配置为鲲鹏920 48核*2 + 384GB Dram,硬盘采纳希捷8T ST8000NM0055-1 RM112-177。

智能预取存储库基于Linux原生Bcache进行了加强,通过智能预取算法引擎对用户IO申请信息进行剖析及预测,依据预测后果进行存储IO配置的主动优化,并领导Bcache更智能进行数据的预取,从而能够实现:

• 大数据平台各利用场景下存储IO免配置性能最优。

• 下层大数据组件利用无感知。

• 晋升数据命中率,加强磁盘读取性能。

• Spark、HBase在存储IO密集型场景的利用性能可晋升10%~20%。

智能预取存储库实用于大数据中磁盘IO密集型利用,因应用时须要对数据盘做格式化并绑定缓存盘,因而仅实用于在新建集群时应用。

具体实用的利用场景如下:

• HBase程序读场景(组网25GE)。

• Spark磁盘IO密集型场景(Spark SQL采纳Parquet/ORC格局不实用)。

4.3 分布式存储场景IO智能预取部署与典型收益

部署形式与硬件配置倡议:

分布式存储场景平衡型服务器,原有举荐配置曾经应用了NVME SSD作为缓存盘的Bcache计划。智能预取存储1O减速库只需部署到指标零碎即可,硬件、软件配置均无需做任何批改。

平台典型配置信息:

服务器:TaiShan vs x86

CPU: 2*鲲鹏920 3210

内存: 8 * 16G DDR4

系统盘: 2 * 480G SATA SSD

Cache盘:1 * 3.2TB NVMe SSD

数据盘: 12* 8TB SATA HDD

网络: 2 25GE, 2 GE

五、鲲鹏BoostKit减速库信息获取

5.1 鲲鹏BoostKit减速库获取办法

1、初识BoostKit

BoostKit整体介绍:

https://www.hikunpeng.com/dev...

2、理解计划整体能力

BoostKit大数据整体介绍:

https://www.hikunpeng.com/dev...

3、进阶常识&成长

BoostKit文档:

https://support.huaweicloud.c...

BoostKit大数据成长地图:https://support.huaweicloud.c...

4、实际交流平台:

https://bbs.huaweicloud.com/f...

使能开源的同时,鲲鹏BoostKit还继续奉献开源,将泛滥要害的性能优化成绩回馈至开源社区。目前鲲鹏BoostKit已有190+要害Patch包、14项要害个性例被开源社区驳回。

鲲鹏BoostKit向C语言库Glibc 2.31版本提交了重要的优化Patch,使得memcpy, memcmp, memchr, strcpy,strlen等罕用函数在鲲鹏和ARM平台上的性能晋升超过20%,并让泛滥以C语言为编程语言的软件受害。

鲲鹏BoostKit向MariaDB 10.6版本,提供锁优化、NUMA Aware、Global Counter等要害优化改良,实现MariaDB数据库在鲲鹏和ARM平台的性能进步超过40%。

5.2 开发者奉献办法

Github链接: https://github.com/kunpengcom...

如果您有任何疑难或意见,也请您在Github上创立问题。

如果您心愿间接分割鲲鹏计算团队,您也能够发送 电子邮件 给 kunpengcompute@huawei.com 。

总结

面向多样性计算时代,华为全面凋谢鲲鹏全栈能力,分享多样性计算工具套件:鲲鹏利用使能套件Kunpeng BoostKit和鲲鹏开发套件Kunpeng DevKit,减速产业翻新,使能极简开发,携手搭档一起构建鲲鹏计算产业生态。本系列课程次要针对鲲鹏开发者及ISV合作伙伴,帮忙您疾速理解BoostKit鲲鹏利用使能套件反对下的8大场景的最佳能力和实际、鲲鹏全研发作业流程工具套件Kunpeng DevKit和鲲鹏根底软件开源等相干内容,与寰球开发者一起独特点亮多样性计算新时代。

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